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[发明专利]适于可评估甲状腺结节恶性程度或概率的多肽的替代基质-CN202211381705.3有效
发明人：许路昂;裘钧陶;司慧娟;周奇锟;庄奕昊 -专利权人：西湖欧米（杭州）生物科技有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G01N33/68 文献下载
摘要：本发明属于医学检验技术领域，具体是关于适于可评估甲状腺结节恶性程度或概率的多肽的替代基质，更具体的是提供甲状腺癌来源细胞系CAL62细胞系、8305C细胞系及其蛋白基质在作为可评估甲状腺结节恶性程度或概率的多肽的替代基质中的应用，所述细胞系及其蛋白溶液相对于样本之间的变异系数不大于15%，相对偏差不大于20%，基质均一性可控，可以常规制备，质量可控，互通性好，可用于评估甲状腺结节恶性程度或概率的系统、模型及试剂盒中参考物质的制备
适于评估甲状腺结节恶性程度概率多肽替代基质

[发明专利]治疗甲状腺结节的带揿针中药芳香穴位贴及制备方法-CN202210747947.3在审
发明人：刘春山;陈岗;李娟;罗江琼;肖韶波;魏宏;魏江平 -专利权人：重庆市中药研究院
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： A61K9/70 文献下载
摘要：本发明属于中医药技术领域，公开了一种治疗甲状腺结节的带揿针中药芳香穴位贴及制备方法，治疗甲状腺结节的中药组合物按照质量份数计由艾叶精油3～8份、柚皮精油2～6份、蒲公英精油1～4份、连翘精油1～3份、半夏精油1～4份、金银花精油1～3份以及樟脑0.5～1份组成；治疗甲状腺结节的带揿针中药芳香穴位贴分为5层，第1层为黏粘层，第2层为固定揿针层，第3层为药物载片层，第4层为透气粘胶布层，第5层为防粘纸层。本发明提供的治疗甲状腺结节的带揿针中药芳香穴位贴作用于颈部外侧的天容穴以及脖子部位的风池穴，具有活血散瘀、消积解毒、消肿散结、行气、化痰以及祛瘀的作用。
治疗甲状腺结节带揿针中药芳香穴位制备方法

[发明专利]一种级联全卷积神经网络的甲状腺结节超声图像分割方法-CN201810772176.7有效
发明人：应翔;尉智辉;于健;赵满坤;徐天一;高洁 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06T7/181 文献下载
摘要：本发明公开了一种级联全卷积神经网络的甲状腺结节超声图像分割方法，包括：构建基于U‑Net的简易全卷积神经网络，根据简易全卷积神经网络对甲状腺超声数据中的超声图像进行分割，从中分割出感兴趣区域；采用VGG19‑FCN网络作为下采样层提取感兴趣区域的深层特征，以此实现对甲状腺结节的自动语义分割；其中，所述简易全卷积神经网络包括：用于下采样的五次卷积层、以及用于上采样的五次上采样层；其中，前五次卷积conv均由两个本发明为甲状腺结节良恶性的识别提供高精度的结节图像，从而在医学诊断方面起到更好的辅助作用。
一种级联卷积神经网络甲状腺结节超声图像分割方法

[发明专利]一种基于迁移学习与特征融合的超声甲状腺结节良恶性分类系统-CN201611105583.X有效
发明人：刘天娇;孙卫东;牛丽娟 -专利权人：清华大学;中国医学科学院肿瘤医院
申请日： 2016-12-05 - 公布日： 2018-07-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于迁移学习与特征融合的超声甲状腺结节良恶性分类方法，首先将超声图像进行预处理并缩放为统一尺寸，然后对超声图像提取传统底层特征，再通过迁移学习的方法，把自然图像中经深度神经网络训练得到的模型用于提取超声图像的高层语义特征，其后，将底层特征与高层特征融合，利用良恶性甲状腺结节的区分度进行特征筛选得到最终的特征向量，用于训练支持向量机分类器，进行最终的甲状腺结节良恶性分类；本发明将底层特征和高层特征相融合、并进行显著性特征筛选，弥补了单一特征在语义层次上对甲状腺结节特性描述能力的不足，有效提高了分类精度；通过引入迁移学习，解决了医学样本图像少、无法直接训练获取深度特征的问题。
甲状腺结节超声图像底层特征迁移高层特征特征融合超声分类支持向量机分类器预处理学习高层语义特征神经网络训练显著性特征语义单一特征分类系统深度特征特性描述特征筛选特征向量医学样本自然图像区分度融合缩放筛选图像引入统一

[发明专利]一种用于缓解甲状腺结节及甲减功效的组合物及其应用-CN201710571335.2在审
发明人：肖凌云;王园园;从仁怀;胡明华;马方励;马忠华 -专利权人：无限极（中国）有限公司
申请日： 2017-07-13 - 公布日： 2019-01-22 - 主分类号： A23L17/50 文献下载
摘要：本发明涉及保健食品技术领域，公开了一种用于缓解甲状腺结节及甲减功效的组合物及其应用。本发明所述组合物由昆布、牡蛎、甘草和陈皮制成。本发明组合物精选药食同源的昆布、牡蛎、甘草和陈皮制成，各组分合理配伍产生增效协同作用，能够改善甲状腺上皮细胞增生和胶质缺失状态，改善甲状腺激素FT3、FT4和TSH水平，具有缓解甲状腺结节、保护甲状腺功能的功效
甲状腺结节昆布牡蛎陈皮甘草缓解甲状腺上皮细胞保健食品技术甲状腺功能甲状腺激素无毒副作用胶质缺失状态药食同源配伍增生增效应用精选

[发明专利]治疗甲状腺结节和肩颈疼痛的外用中药组合物及制备方法-CN202011287212.4在审
发明人：张宏琼 -专利权人：杭州弘熠生物科技有限公司
申请日： 2020-11-17 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： A61K36/714 文献下载
摘要：本发明公开了治疗甲状腺结节和肩颈疼痛的外用中药组合物及制备方法，涉及外用中药组合物技术领域，所述的中药组合物包括如下重量份数的原料组分：乙醇40‑50份、草乌8‑12份、田七8‑12份、附子8‑12份、本发明提供的治疗甲状腺结节和肩颈疼痛的外用中药组合物的原料组分为天然中草药，不含激素，对于治疗甲状腺结节、偏头痛、肩颈疼痛、腰肌劳损、保养淋巴系统都具有显著的疗效，无副作用，能在短期内治好疼痛、结节类问题
治疗甲状腺结节疼痛外用中药组合制备方法

[发明专利]一种超声甲状腺结节风险指标的智能分析方法及系统-CN201710505381.2有效
发明人：罗渝昆;张明博;张诗杰;杜华睿;张珏;方竞 -专利权人：中国人民解放军总医院;北京大学
申请日： 2017-06-28 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公布了一种超声甲状腺结节风险指标的智能分析方法及系统，基于超声数据，利用深度神经网络，对甲状腺结节风险指标进行定量分析；包括：获取图像数据和统计数据；输入到结节识别器，得到输出层结果，进行聚类分析，得到聚类中心；将聚类中心输入深度自编码器输入层进行深度学习得到深度特征数据；可通过基于甲状腺特征的正则化优化方法优化深度自编码器；利用深度特征数据，再向用户请求获取附加信息；将附加信息和深度特征数据输入到分类器，基于人工神经网络进行分析，得到结节风险指标。
一种超声甲状腺结节风险指标智能分析方法系统

[发明专利]一种用于甲状腺结节质谱法检测过程质量控制的质控品-CN202310445195.X在审
发明人：裘钧陶;周奇锟;许路昂;司慧娟 -专利权人：西湖欧米（杭州）生物科技有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G01N30/02 文献下载
摘要：本发明主要关于一种用于甲状腺结节质谱法检测过程质量控制的质控品，包括：用甲状腺癌提取细胞系制备的蛋白溶液；和质控肽；所述质控肽是在多肽肽段序列的N端、C端各自加上特定数量氨基酸，并在多肽肽段序列的N端开始的第一个可被重标同位素替代的位置采用重标氨基酸的肽段质控品能够用来评判整个甲状腺结节检测过程是否存在误差，并可定量该误差，质控品兼顾临床样本的参考区间，均匀度和稳定性好，质控偏差小，使质谱法对甲状腺结节恶性程度或概率进行评估的过程更准确。
一种用于甲状腺结节质谱法检测过程质量控制质控品

[发明专利]一种防治甲状腺结节的贴膏-CN202310921339.4在审
发明人：周丹妮;齐凤军;徐昌健;姚川 -专利权人：湖北中医药大学
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： A61K36/898 文献下载
摘要：本发明公开了一种防治甲状腺结节的贴膏，该敷贴包括如下组分：夏枯草200份、昆布100份、海藻100份、牛蒡子100份、蒲公英100份、射干100份、冰片10份、连翘100份、紫花地丁100份、猫爪草100本发明采用纯中药制作而成，安全无毒还没有副作用，对人体无任何损害，本发明采用贴膏治病，不影响病人正常生活，不吃药不打针，本发明采用的中药可以达到软坚散结作用，可抑制甲状腺结节增长，还可起到消除甲状腺结节的作用，并且对于甲状腺肿、淋巴结肿大等都可起到一定作用。
一种防治甲状腺结节

[发明专利]一种多尺度多区域的甲状腺结节预测方法-CN202310215158.X在审
发明人：于林韬;曲朔欧;杨絮 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种多尺度多区域的甲状腺结节预测方法，属于医学图像处理和深度学习技术领域；包括：准备训练数据集；构建特征提取模型；构建特征重构模型；确定预测模型；本发明采用输入不同尺度不同区域的超声图像，将高低频模块和多尺度特征提取模块相结合，具体而言，在网络训练过程中将特征图按通道方向分为高低频特征，对甲状腺结节进行特征提取，随后进行特征重构，得到判别性特征；该网络所得的甲状腺结节特征提取更全面，良恶性预测结果准确率更高。
一种尺度区域甲状腺结节预测方法

[发明专利]自主评估甲状腺结节良恶性的智能辅助识别设备及方法-CN202011031769.1在审
发明人：付庄;费健;卢晨卓;赵艳娜;谢荣理;张俊 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种自主评估甲状腺结节良恶性的智能辅助识别设备及方法，包括模拟超声探头、模拟皮肤平台、控制模块、现场执行机构、DICOM工作站、结节良恶性分类模块、结节区域计算模块、可视化操作模块、报告输出设备甲状腺结节的良恶性分类方法为使用机器学习方法完成甲状腺结节超声图像的分类任务。本发明提供了辅助工作站，便于操作。本发明大大增加了操作者的临场感，并可以及时得到识别结果，为医生进一步诊断提供参考。
自主评估甲状腺结节恶性智能辅助识别设备方法

[发明专利]一种基于深度学习的超声甲状腺结节良恶性预测方法-CN202110557852.0在审
发明人：张乾君;朱建新 -专利权人：江苏乾君坤君智能网络科技有限公司
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明具体涉及一种基于深度学习的超声甲状腺结节良恶性预测方法。包括以下步骤：S1：采集超声结节图像样本，对超声结节图像样本进行预处理；所述预处理包括图像样本质量改进、图像样本标注数据；S2：基于图像样本标注数据训练深度神经网络；S3：将训练完成的深度神经网络用于实时超声图像，得到分割完成的结节区域图像；S4：基于分割完成的结节区域图像通过结节判定的数据库，标注结节类型，作为结节预测模型的训练样本；S5：采用前馈神经网络，使用已标注的样本数据作为训练集网络，通过特征选择计算准确率和召回率，反复迭代进行学习训练，选取评估结果最好的网络模型进行输出；S6：基于训练完成的网络模型，预测甲状腺结节的类型。
一种基于深度学习超声甲状腺结节恶性预测方法

[发明专利]基于混合标注的甲状腺超声图像结节弱监督分割系统-CN202310508283.X在审
发明人：郭翌;李志洲;周世崇;汪源源;常才 -专利权人：复旦大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：一种基于混合标注的甲状腺超声图像结节弱监督分割系统，包括：由主模型和辅助模型组成的特征提取模块和基于对比学习的区域分割模块，主模型中的特征提取模块根据原始图像和混合标注生成特征图至区域分割模块，区域分割模块采用对比学习的方式将特征图分成甲状腺结节前景和背景表征后，根据点在前景区域的扩散区域形成前景对、涂鸦标注在背景区域的扩散区域形成背景对后，基于两者间距离进行对比，以在实现结节区域的分割，得到甲状腺结节的粗略分割，辅助模型和主模型之间共享权重，本发明采用点和涂鸦的混合标注方法
基于混合标注甲状腺超声图像结节监督分割系统

[发明专利]基于TI-RADS多任务神经网络的甲状腺结节良恶性分类方法-CN202111642526.6在审
发明人：董于杰;卫建华;范军俊;高志熙;安俊杰;阎东军;韩晓红;张巍;刘剑;王亮;侯祥敏;王庆伟;张云仙 -专利权人：山西清众科技股份有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明基于TI‑RADS多任务神经网络的甲状腺结节良恶性分类方法，属于计算机技术的深度学习技术领域；所要解决的技术问题为：提供基于TI‑RADS多任务神经网络的甲状腺结节良恶性分类方法的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为网络的全连接层具有五个分支，分别对应五个TI‑RADS分类任务，每个分支包含3个线性层；训练卷积神经网络：训练时迁移第一个Dense Block的预训练权重，并通过优化目标函数实现对网络权重的更新与求解；输出甲状腺结节的良恶性分类结果；本发明应用于甲状腺结节良恶性分类。
基于 ti rads 任务神经网络甲状腺结节恶性分类方法

[发明专利]自动诊断甲状腺结节良恶性的方法及装置-CN202110101529.2在审
发明人：杜强;严亚飞;郭雨晨;聂方兴;唐超;张兴 -专利权人：北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动诊断甲状腺结节良恶性的方法及装置，所述方法包括：步骤1，对原始甲状腺超声图像进行降噪预处理；步骤2，将预处理后的甲状腺超声图像进行数据增强；步骤3，将数据增强后的甲状腺超声图像分别放入预先通过本发明解决了在甲状腺结节良恶性自动分类效果不佳问题，应用深度学习图像自动识别技术，使用最新框架提取图像特征，以一种端对端的方式完成甲状腺良恶性自动分类任务，同时保证较高准确率。
自动诊断甲状腺结节恶性方法装置